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L’intelligence économique commence par une veille intelligente

Les nouveaux outils de recommandation pour l’IST

Carole Tisserand-Barthole
Bases no
379
publié en
2020.03
447
Les nouveaux outils de recommandation pour l’IST Image 1
Les nouveaux outils de recommandation pour l’IST Image 1

Depuis deux ou trois ans, le nombre de nouveaux outils pour la recherche d’information scientifique et technique est en nette progression, ce qui est une bonne nouvelle. Et cerise sur le gâteau, la majorité de ces outils fonctionne sur un modèle de gratuité.

La principale raison de cette prolifération d’outils est simple : il y a d’une part le développement de l’open science (articles scientifiques en open access, ouvertures des données de la recherche) qui fournit une matière précieuse au développement de nouveaux projets et outils et d’autre part les récentes avancées de l’IA qui permettent de proposer des outils d’un nouveau genre.

En 2020, la trajectoire semble se confirmer et de nouveaux outils de recommandation automatique de contenus appliqués à l’IST ont récemment fait leur apparition.

Nous avons choisi dans cet article de faire le point sur ces nouveaux outils de recommandation de contenus en l’occurrence Meta, Scitrus, Sparrho et CoCites.

Comment fonctionnent-ils ? Comment viennent-ils s’intégrer dans les processus de veille et de recherche des professionnels de l’information ? Quelle est leur valeur ajoutée par rapport à des outils de recherche classiques ?

Des outils qui ciblent les chercheurs

Même si ces différents outils proposent des corpus et des fonctionnalités différentes, ils ont néanmoins plusieurs points communs :

  • Tous s’adressent directement au chercheur et non au professionnel de l’information.
  • Le discours est toujours le même : le nombre d’articles scientifiques qui paraît chaque semaine sur une thématique est extrêmement important et les chercheurs ont besoin d’aide pour se repérer dans cette masse d’information et recevoir toute l’information utile dans leur champ de recherche.
  • L’utilisation de l’IA et plus particulièrement du machine learning est à chaque fois mise en avant comme une solution miracle. Il suffirait de renseigner quelques concepts pour que l’outil comprenne instantanément le besoin de l’utilisateur et lui propose l’ensemble des articles et informations dont il a besoin. On retrouve là encore le discours commercial de tous les outils récents qui mettent en avant l’utilisation de l’IA.

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